基于自适应迭代滤波算法的电力系统扰动行为分析方法研究

发布时间：2019-11-28 19:19

【摘要】：近十年电力系统规模化新能源并网及大容量电力电子设备的广泛应用,使得电力系统受扰机率增大,扰动后的电力系统电气量呈现出较强的非平稳、非线性的振荡特征。电力系统扰动已经严重威胁到系统安全稳定运行,受扰系统的振荡参数提取已经成为分析电力系统运行状态主要技术手段。基于上述状况,本文主要工作如下:1、通过当前电力系统的结构特点,分析出主要扰动类型以及其危害,对扰动行为分析方法进行归类。2、分析当前电力系统扰动信号的基本特征,并对电力系统多模态耦合的扰动信号中的固有模态分量的提取过程进行归纳总结,在此基础上分析提取方法的差异性,阐述了迭代滤波算法和基于FP函数的自适应迭代滤波算法。3、对电力系统功率低频振荡现象的负阻尼机理进行简要分析,通过对机理认识,获取低频振荡所需辨识参数,根据电力系统实际振荡行为提出振荡信号的数学模型,利用Hilbert变换和最小二乘方法对提取分量进行参数拟合,最后利用电力系统低频振荡仿真算例对本文算法的有效性进行验证。4、将自适应迭代滤波算法引入到电力系统电能质量分析中,首先阐述电力系统中常见电能质量扰动类型以及相应的指标,根据不同的电能质量类别,有侧重地进行参数辨识,最后对仿真算例进行分析来验证本文算法的适应性。
【图文】：

-imf1 为噪声项，A-imf2 和 A-imf3 分量具有明显的周期特征，为时，利用 EMD 对测试信号进行分解，结果如图 3-5 所示，EMD 分量，1 个趋势分量，其中，E-imf1 为噪声分量，E-imf2、E-im 分量，，EMD 分解结果中周期性 IMF 分量多于测试信号中包含的

138kV系统实测信号频谱分布
【学位授予单位】：东北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TM712

【参考文献】

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本文编号：2567132